#实现神经网络
import numpy as np

def sigmoid_function(x):  #定义sigmoid函数
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

X = np.array([1.0, 0.5])
W1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])
B1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])

print('W1形状： ' + str(W1.shape))
print('X形状： ' + str(X.shape))
print('B1形状： ' + str(B1.shape))

#实现从输入层到第1层的信号传递
A1 = np.dot(X, W1) + B1
print('A1： ' + str(A1))
Z1 = sigmoid_function(A1)
print('Z1： ' + str(Z1))

#实现第1层到第2层的信号传递
W2 = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])
B2 = np.array([0.1, 0.2])
print('Z1形状： ' + str(Z1.shape))
print('W2形状： ' + str(W2.shape))
print('B2形状： ' + str(B2.shape))
A2 = np.dot(Z1, W2) + B2
Z2 = sigmoid_function(A2)
print('Z2： ' + str(Z2))

#实现第2层到输出的信号传递
